智能手表驱动的卒中患者房颤检测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06832579

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：心房颤动（AF）、缺血性卒中、心电图监测、二级预防、可穿戴设备。从前瞻性、随机、多中心研究 Find-AF 2（NCT04371055）中已接受持续ICM监测的患者被招募参与本试验。Find-AF 2自2020年以来在莱比锡大学医院开展，并得到德国各地约50个研究中心的协助。选择当前市场领导者的设备 AppleWatch Series 10，是因为已有大量临床试验数据可用，并且有关该市场领导者的数据具有特别的社会相关性。AF检测算法基于光电容积描记法（分析脉搏电流曲线）和半连续监测。如果在每小时测量期间检测到心律不规则，则缩短测量间隔。如果这一发现在连续多次测量中得到确认，则通知用户。在这项初步研究中，患者接受培训，以便在收到通知时使用 AppleWatch 记录30秒心电图。具体做法是将另一只手放在手表的表冠上。随后将传输该报告。

AppleWatch 必须与另一台 Apple 设备（例如 iPhone）配对才能使用 ECG app，并且必须每天充电（电池续航 18 小时）。我们的患者会获得一部供研究使用的 iPhone，并接受 AppleWatch 使用培训。AppleWatch 未获得医疗器械认证，但 AppleWatch 采集的 ECG 数据仅用于研究目的，不用于治疗或诊断目的。第二款可穿戴设备将是 PulseOn 设备。电池续航超过两周。记录 ECG 无需额外设备。房颤筛查也通过光电容积脉搏波描记法进行。若检测到心律失常性脉搏曲线，则通过振动进行提示。将另一只手放在设备上，即可进行单通道 ECG 记录以作登记。常规数据传输在患者家中通过网关设备完成，并传至 PulseOn 服务器。Core lab 将监测数据传输。尽管 PulseO

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。